计算机视觉 (Computer Vision) 的关键技术是什么？

计算机视觉这东西，说白’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’c’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t’t. 咱们聊聊计算机视觉里的那些关键技术，我会尽量用大白话讲清楚。

图像分类 (Image Classification)：最基础但最重要

图像分类可以说是计算机视觉的入门任务，也是很多更复杂技术的基础。 简单说，就是让电脑看一张图片，然后告诉我们这张图里最主要的东西是什么。

比如，你给电脑一张猫的照片，它能认出来“这是一只猫”。听起来简单，但背后并不轻松。电脑看到的不是一只可爱的猫，而是一堆由数字组成的像素矩阵。要让电脑从这些数字里认出猫，就需要大量的数据来训练模型。

具体怎么做呢？我们通常用一种叫做“监督学习”的方法。就是先准备好成千上万张已经标好“猫”、“狗”、“汽车”等标签的图片，然后把这些图片“喂”给一个神经网络模型。 模型会自己从这些图片里学习猫有哪些特征（比如尖耳朵、胡须），狗有哪些特征（比如大舌头、摇尾巴）。

学习的过程就像我们小时候看图识字。看的图片多了，模型就慢慢学会了区分不同物体的能力。现在最常用的模型是卷积神经网络（CNN），它特别擅长从图片里提取特征。

这个技术用在很多地方。比如，在医疗领域，它可以帮助医生分析X光片或者CT扫描图像，判断是否有肿瘤。 在农业上，可以用无人机拍下农作物的照片，然后通过图像分类技术来判断庄稼是健康的还是生了病。

物体检测 (Object Detection)：不仅要知道是什么，还要知道在哪里

图像分类只是告诉我们图片里有什么，但物体检测更进一步，它需要把图片里所有感兴趣的物体都圈出来，并告诉我们它们分别是什么。

举个例子，一张街景照片，图像分类可能只会告诉你“这是一张街景”。但物体检测会告诉你：“这里有一辆汽车，那里有一个行人，还有一个红绿灯”，并且用方框把它们的位置都标出来。

这个技术实现起来比图像分类要复杂。它不仅要做分类，还要解决定位的问题。 想象一下，一张图里可能有好几个物体，大小、位置、角度都不同，甚至还可能互相遮挡，这对算法来说都是挑战。

目前主流的物体检测算法分为两类：

• 两阶段检测 (Two-stage detection)：这种方法会先在图片上生成很多可能包含物体的候选区域，然后再对这些区域进行分类。 这种方法的准确度通常比较高，但速度会慢一些。
• 单阶段检测 (One-stage detection)：这种方法更直接，它直接在整个图片上预测物体的位置和类别，省去了生成候选区域的步骤。 所以它的速度更快，更适合用在需要实时处理的场景，比如自动驾驶。

物体检测的应用非常广泛。自动驾驶汽车就需要靠它来实时识别路上的车辆、行人和交通标志。 工厂的流水线上可以用它来自动检测产品有没有瑕疵。

图像分割 (Image Segmentation)：像素级别的精细理解

如果说物体检测是用方框把物体框出来，那图像分割就做得更细致了，它要精确到每个像素。 图像分割的目标是把图片中的每个像素都分配到一个对应的类别里，比如“人”、“车”、“天空”、“地面”等等。

图像分割主要有两种：

• 语义分割 (Semantic Segmentation)：它只关心每个像素属于哪个类别，不区分同一个类别的不同个体。 比如，一张有很多羊的图片，语义分割会把所有的羊都标记成“羊”，不会区分哪只是哪只。
• 实例分割 (Instance Segmentation)：这个就更厉害了，它在语义分割的基础上，还需要把同一个类别的不同个体也区分开来。 还是那张有很多羊的图片，实例分割会告诉我们：“这是羊1，这是羊2，这是羊3……”，并且把每一只羊的轮廓都精确地描绘出来。

图像分割技术在很多领域都很有用。在医学影像分析中，医生可以用它来精确地勾画出肿瘤的边界，从而制定更精准的治疗方案。 在自动驾驶中，它能帮助车辆清晰地理解道路、车道线、行人等不同区域的精确边界，这对安全驾驶很重要。

底层核心：深度学习与卷积神经网络 (CNN)

上面提到的这些技术，现在基本都离不开深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）。 可以说，CNN是现代计算机视觉发展的基石。

CNN的设计灵感来源于我们人类的视觉系统。 我们的视觉系统在看东西时，并不是一下子就处理整个画面的所有信息，而是一层一层地处理。先从简单的边缘、颜色开始，然后把这些简单的特征组合成更复杂的形状，最后再认出具体的物体。

CNN也是这样工作的。它有很多层，每一层都负责提取不同层次的特征。

• 卷积层 (Convolutional Layer)：这是CNN的核心。它通过一个个“卷积核”（可以理解为特征探测器）在图片上滑动，来提取局部的特征，比如边缘、角点、纹理等。
• 池化层 (Pooling Layer)：它的作用是降低数据的维度，减少计算量，同时保留最重要的特征信息，还能防止模型过于复杂而出错。
• 全连接层 (Fully Connected Layer)：在经过多层卷积和池化之后，提取到的特征会被送到全连接层进行最后的分类。

整个过程就像一个自动化的特征提取和分类系统。我们只需要准备好数据，模型就能自己学习到如何完成任务。正是因为CNN强大的特征学习能力，才让计算机视觉在近些年取得了巨大的突破。

一个有趣的方向：生成对抗网络 (GAN)

最后再提一个很有意思的技术，叫做生成对抗网络（GAN）。 它跟前面几个技术不太一样，前面几个主要是让电脑“看懂”图片，而GAN是让电脑“创造”图片。

GAN的内部有两个模型在互相“博弈”。

• 生成器 (Generator)：它的任务是凭空创造出以假乱真的图片。
• 判别器 (Discriminator)：它的任务是判断一张图片是真的（来自真实的训练数据）还是假的（由生成器创造的）。

训练的过程就像是生成器这个“造假者”和判别器这个“警察”之间的较量。生成器不断地提升自己的造假水平，而判别器则不断地提升自己的鉴别能力。最终，生成器就能创造出连判别器都无法分辨真假的、非常逼真的图片。

GAN的应用也很有趣。它可以用来生成不存在的人脸照片，给黑白照片上色，把低分辨率的图片变清晰，甚至可以根据文字描述来生成对应的图片。 在医疗领域，它可以用来生成逼真的医学影像，帮助医生进行手术规划和模拟。